“堆”是一个大家很熟悉的数据结构,它可以在\(O(log\;n)\)的时间内维护集合的极值. 这都是老套路了,具体的内部实现我也就不谈了. 我一般来说,都是用queue库中的priority_queue,也就是STL的优先队列来实现堆的,然而最近我发现了一个新的STL容器,它相对优先队列有着更小的常数和更方便的操作. 它就是heap,就是堆. 关于heap,STL提供了4个函数,它们都定义于algorithm库中.它们分别是: 建立堆: make_heap(_First, _Last, _Cmp…

random是用于生成随机数的,我们可以利用它随机生成数字或者选择字符串. random.seed(x)改变随机数生成器的种子seed. 一般不必特别去设定seed,Python会自动选择seed. random.random()    用于生成一个随机浮点数n,0 <= n < 1 random.uniform(a,b)    用于生成一个指定范围内的随机浮点数,生成的随机整数a<=n<=b; random.randint(a,b)    用于生成一个指定范围内的整数,a为下限,…

辅助类 在几个经典排序算法学习部分,为方便统一测试不同算法,新建了一个辅助类,主要功能为:产生指定长度的随机数组,提供打印输出数组,交换两个元素等功能,代码如下: function ArraySortUtility(numOfElements) { this.dataArr = []; this.pos = 0; this.numOfElements = numOfElements; this.insert = insert; this.toString = toString; this.cle…

3680: 吊打XXX Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSec  Special JudgeSubmit: 3192  Solved: 1198[Submit][Status][Discuss] Description gty又虐了一场比赛,被虐的蒟蒻们决定吊打gty.gty见大势不好机智的分出了n个分身,但还是被人多势众的蒟蒻抓住了.蒟蒻们将 n个gty吊在n根绳子上,每根绳子穿过天台的一个洞.这n根绳子有一个公共的绳结x.吊好gty后蒟蒻们发现…

在前面我们讨论了基于价值的强化学习(Value Based RL)和基于策略的强化学习模型(Policy Based RL),本篇我们讨论最后一种强化学习流派,基于模型的强化学习(Model Based RL),以及基于模型的强化学习算法框架Dyna. 本篇主要参考了UCL强化学习课程的第8讲和Dyna-2的论文. 1. 基于模型的强化学习简介 基于价值的强化学习模型和基于策略的强化学习模型都不是基于模型的,它们从价值函数,策略函数中直接去学习,不用学习环境的状态转化概率模型,即在状态$s$下采…

对于同余式 \[x^2 \equiv n \pmod p\] 若对于给定的\(n, P\),存在\(x\)满足上面的式子,则乘\(n\)在模\(p\)意义下是二次剩余,否则为非二次剩余 我们需要计算的是在给定范围内所有满足条件的\(x\),同时为了方便,我们只讨论\(p\)是奇质数的情况 前置定理 \(x^2 \equiv (x+p)^2 \pmod p\) 证明:\(x^2 \equiv x^2 + 2xp + p^2 \pmod p\)显然成立 对于\(x^2 \equiv n \pmod…

笔者在学习数据结构与算法时,尝试着将排序算法以动画的形式呈现出来更加方便理解记忆,本文配合Demo 在Object-C中学习数据结构与算法之排序算法阅读更佳. 目录 选择排序 冒泡排序 插入排序 快速排序 双路快速排序 三路快速排序 堆排序 总结与收获 参考与阅读 选择排序 选择排序是一种简单直观的排序算法,无论什么数据进去都是 O(n²) 的时间复杂度.所以用到它的时候,数据规模越小越好.唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧. 1.算法步骤 首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排…

参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79907419 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 我们需要做以下几件事:   1. 分割数据集   2. 优化梯度下降算法:      2.1 不使用任何优化算法      2.2 mini-batch梯度下降法      2.3 使用具有动量的梯度下降算法      2.4 使用Adam算法 到目前为止,我们始终都是在使用梯度下降法学习,本文中,我们将使用一些更加高级的…

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类: 第一个是个体学习器之间存在强依赖关系: 另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系. 前者的代表算法就是提升(boosting)系列算法.在boosting系列算法中, Adaboost是最著名的算法之一.Adaboost既可以用作分类,也可以用作回归.本文就对Adaboost算法做一个总结. 一 回顾boosting算法的基本原理 AdaBoost是典型的Boosting算法,属于Boosting家族的一员.…

catalogue . 个人理解 . 基本使用 . MNIST(multiclass classification)入门 . 深入MNIST . 卷积神经网络:CIFAR- 数据集分类 . 单词的向量表示(Vector Representations of Words) . 循环神经网络(RNN).LSTM(Long-Short Term Memory, LSTM) . 用深度学习网络搭建一个聊天机器人 0. 个人理解 在学习的最开始,我在这里写一个个人对deep leanring和神经网络的粗…